الرئيسية < البحوث والدراسات < تفاصيل بحث أو دراسة
Liquid Level Control Using a Self-Tuning PID Controller Based on Fuzzy Logic
| الباحث(ون): | - Khalfallh A.E. Husain
- Gaddaf-aldam H. Khalifa
|
|---|
| المؤسسة: | Faculty of Engineering-Sirte University, Sirte, Libya. |
|---|
| المجال: | الهندسة الكهربائية و الالكترونية وهندسة الاتصالات |
|---|
| منشور في: | العدد الثامن والثلاثون - يناير 2026 |
|---|
الملخص
تُستخدم وحدات المتحكم التناسبية–التكاملية–التفاضلية (PID Controller) على نطاق واسع في أنظمة التحكم بالعمليات الصناعية مثل التحكم بمستوى السوائل نظرًا لبساطتها وسهولة استخدامها وفعاليتها مع الأنظمة الخطية. وبالتالي فان تطوير المتحكمات (PI/PID) يعتبر مجالًا رئيسيًا للبحث بين مهندسي التحكم.
ومع ذلك، نتج قصور في أداء هذا النوع من المتحكمات في التعامل مع العمليات التي تتسم باللاخطية (nonlinearity) ووجود التشويش وتغير المعاملات مع الزمن (time-varying parameters)، نظرًا لأن وحدات المتحكم (PID) التقليدية صُممت أساسًا للتعامل مع الأنظمة الخطية الغير متغيرة مع الزمن. لمعالجة هذا المشكلة تم تضمين المتحكمات (PID) ذاتية الضبط آليات تكيفية تقوم بضبط معاملات المتحكم في الزمن الحقيقي بناءً على تغير ظروف اداء النظام. ان ظهور المتحكمات (PID) المعتمدة على المنطق الضبابي كوسيلة لتعزيز القدرة على التكيف في الزمن الحقيقي وتحسين استجابة النظام للتغيرات الديناميكية أسهم في حل هذه المعضلة.
تركز هذه الدراسة على التحكم في مستوى السائل، وهو أمر بالغ الأهمية في الصناعات مثل المصانع الكيميائية والوحدات النووية لإنتاج الطاقة كهربائية، حيث يُعد التنظيم الدقيق لمستويات السوائل ضروريًا للسلامة والكفاءة. ان الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو تصميم نظام متقدم للتحكم في مستوى السائل يعالج القصور الناتج عن التحكم التقليدي باستخدام المتحكم PID controller. تم نمذجة النظام ومحاكاته باستخدام MATLAB-SIMULINK، وتمت مقارنة أداء المتحكم PID التقليدي مع وحدة التحكم ذاتية التكييف باستخدام المنطق الضبابي (Fuzzy-PID Controller). حيث تم اختبار وحدة التحكم PID الكلاسيكية وتقييم أدائها، ثم اتجهت الدراسة الي تصميم نظام تحكم ذاتي الضبط مستخدما نظام استدلال ضبابي من نوع Mamdani لضبط معاملات المتحكم (PID)في الزمن الحقيقي. ان تقييم أداء النظام يكون من حيث تقليل خطأ الاستقرار (Steady State Error) وسرعة الاستجابة (Rising Time) وعدم التجاوزاللحظي للقيم المرجعية(Overshoot) قبل وبعد تطبيق طريقة الضبط الذاتي باستخدام المنطق الضبابي. بالإضافة إلى ذلك، يتم تقييم استجابة النظام تحت ظروف تغيير القيم المرجعية (set point) لإظهار قدرته العالية على التكيف في الظروف التشغيلية المختلفة في الزمن الحقيقي.............
الكلمات المفتاحية: .............المتحكم PID، ذاتي الضبط، نظام المنطق الضبابي، نظام التحكم في المستوى
Abstract
In process control systems such as liquid level regulation, proportional-integral-derivative (PID) controllers are widely used due to their simplicity, ease of implementation, and effectiveness in linear systems. The development of high-performance PI/PID controllers remains a key area of research for control engineers. However, their performance can degrade in systems characterized by nonlinearity, uncertainty, and time-varying parameters, as traditional PID controllers are primarily designed for linear, time-invariant systems. To address this limitation, self-tuning PID controllers incorporate adaptive mechanisms that adjust the controller parameters in real time based on changing system conditions. In particular, fuzzy logic-based PID controllers have been explored as a means to enhance online adaptability and improve system responsiveness to dynamic variations.
This research focuses on liquid level control, which is critically important in industries such as chemical and nuclear plants, where precise regulation of fluid levels is essential for safety and efficiency. The objective is to design an advanced fluid level control system that addresses the limitations of conventional PID control. The system is modeled and simulated using MATLAB-SIMULINK, and the performance of a traditional PID controller is compared with that of a fuzzy-PID controller. Initially, the classical PID controller is tested and its performance evaluated. Then, a Mamdani-type fuzzy inference system is implemented to adjust the PID parameters in real time. The system’s performance is assessed in terms of error minimization and stability, both before and after applying the fuzzy-PID self-tuning method.................
Keywords:.............. PID controller, Self-tuning, Fuzzy logic system, Level control system.
